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전기및전자공학부 서창호, 최경철 교수 2023 IEEE 석학회원 선임
우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수와 최경철 교수가 국제전기전자공학자협회(IEEE)의 2023년 석학회원(Fellow)으로 선임됐다고 9일 밝혔다.
전기및전자공학부에서는 1995년 김충기 명예교수가 석학회원으로 선임된 이후 20명의 교수가 석학회원으로 선임됐다. 2023년처럼 2명의 석학회원이 동시 선임된 것은 2008년 이주장 교수와 유회준 교수, 2009년 경종민 교수, 김종환 교수, 송익호 교수, 2016년 조규형 교수와 김정호 교수가 동시 선임된 이래 7년 만이다.
서창호 교수는 무한용량 통신기법과 최적의 분산 저장시스템 개발 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 서 교수는 KAIST 전기및전자공학부에서 학사 및 석사과정을 이수하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리(UC버클리)에서 박사과정을 밟으며 정보이론의 선구자 클로드 섀넌이 제기한 해당 분야의 난제를 해결한 연구 실적으로 화제가 됐다. 국제전기전자공학자학회(IEEE)를 비롯한 UC버클리 등에서 각종 논문상을 받은 그는 2011년 박사학위를 받고 메사추세츠 공과대학(MIT)에서 1년가량 박사후연구원을 지낸 뒤 2012년부터 모교인 KAIST로 돌아와 연구와 교육을 이어가고 있다. 2021년에는 IEEE 정보이론 소사이어티(Information Theory Society)에서 젊은 과학자상을 받는 등 활발한 대외활동을 하고 있다.
최경철 교수는 디스플레이 분야의 최고 권위자로 플렉시블 및 웨어러블 디스플레이 분야에 대한 연구업적을 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 최경철 교수는 서울대학교 전기공학과에서 학사/석사 및 박사학위를 마쳤고, 미국의 창업 회사 및 국내 대기업 등에서 디스플레이 소자 개발을 했으며, 2005년 KAIST 전기 및 전자공학부 교수로 부임해, 입는 OLED 디스플레이 및 플렉시블 OLED 소자에 관한 연구와 이들을 응용한 바이오메디칼 연구를 진행해, 상처 치료용 OLED 패치 기술과 옷 OELD로 소아 황달을 치료하는 기술을 개발한 바 있다. 최경철 교수는 2018년 머렉(Merck) 상, 2022년에는 유니버설 디스플레이 코퍼레이션(UDC) 혁신상(Innovative Award)을 수상했다.
IEEE는 세계 최고 권위의 전기, 전자, 컴퓨터, 통신 분야 학회다. 160여 개국에서 40만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 탁월한 개인 연구업적, 기술 성취 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 7개의 평가 기준 심사를 거쳐 회원의 최상위 0.1% 내에서 선정한다.
서창호 교수는 정보이론 뿐 아니라 인공지능(AI) 분야에서도 활발한 연구를 하고 있다. 현재 신뢰할 수 있는 인공지능(Trustworthy AI) 개발에 주력 중인데, 최근에는 편향성이 있는 데이터로도 공정한 판단을 내리는 인공지능을 개발해 구글 연구상(Google Research Award)을 수상한 바 있다. 구글과는 AI 교육과정 공동개발의 일환으로 수업 교재를 개발해, 이를 텍스트북(convex optimization for machine learning)으로 발간했다. 향후 신뢰할 수 있는 AI 이외 유전체 정보를 활용한 질병예측 AI 연구에 매진할 예정이며, 교육 분야에서는 학생들을 위한 교과서 외에 일반인들을 위한 AI 서적을 쓸 계획이다.
최경철 교수는 향후 상처 치료용 OLED 패치의 제품 생산을 위해 설립한 KAIST 연구소기업과 공동으로, 상용화 기술 개발을 수행할 예정이며, 웨어러블 OLED 광 치료 기술을 치매 치료 및 우울증 치료 등의 연구도 적용하는 연구를 수행할 예정이다.
2022.12.09
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세계 최초로 사람처럼 사물의 개념을 스스로 학습하는 장면 인식 기술 개발
우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다.
기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다.
이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다.
비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다.
이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다.
연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다.
연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.
2022.12.02
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예종철 교수, 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 지난 11월 24일 제주도에서 열린 한국산업응용수학회(KSIAM) 가을정기학술대회에서 제10회 KSIAM-금곡학술상 수상자로 선정됐다.
KSIAM-금곡학술상은 연령에 무관하게 연구의 수월성을 기준으로 수학 분야(응용수학 및 계산수학 분야) 및 공학 분야(계산과학공학 분야)에서 탁월한 연구업적을 통해 해당 학문 분야의 진보에 기여한 국내외 한인 연구자에게 수여된다.
예 교수는 인공지능 기반으로 응용수학의 중요한 분야인 역문제(inverse problem)를 푸는 연구를 국제적으로 선도하고, 이러한 인공지능망을 통한 역문제 해석 기법의 수학적 원리를 밝히는 것을 개척해 온 공로로 이 상을 받게 됐다.
여기서 역문제는 센서 등에서 얻어진 측정치에서 신호원을 복원하는 문제로서 의료, 자연과학 및 편미분방정식등 많은 분야에 사용이 되는 중요한 문제다. 이러한 역문제는 측정치가 적거나 잡음이 많은 경우 전통적인 방식으로는 해결되지 않는데, 예종철 교수는 이러한 난제를 데이터 기반 인공지능 기술을 이용해 푸는 것을 개척해왔다.
예종철 교수는 이러한 연구 성과를 `미국 산업응용수학학회 이미징 사이언스 저널(SIAM Journal on Imaging Science)' `미국 산업응용수학학회 응용수학 저널(SIAM Journal on Applied Mathematics)', `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)', `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)', `전기전자학회 정보이론 트랜잭션(IEEE Transaction on Information Theory)', `전기전자학회 메디컬이미징 트랜잭션(IEEE Transaction on Medical Imaging)', `의료 이미지 분석(Medical Image Analysis)' 등 역문제 분야 응용수학 및 공학 분야의 최고 권위 학술지에 약 150여편의 논문을 발표하고, 신경정보처리학회(NeurIPS), 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR), 국제 머신러닝학회(ICML), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV) 등 인공지능 분야 일류(top tier) 학술대회에 23편 이상의 논문을 게재하고, 총 논문 인용 횟수 1만 6천 회 이상으로 응용수학 분야의 탁월한 지명도 (H-index 59)를 보이고 있다.
특히 합성곱 신경망(컨볼루션 뉴럴 네트워크)의 구성 원리를 조화해석학 기법으로 밝힌 연구(`Deep Convolutional Framelets: A General Deep Learning Framework for Inverse Problems')는 미국 산업응용수학학회 이미징 사이언스 저널(SIAM Journal on Imaging Sciences)에서 가장 많이 인용된 논문 탑 10에 드는 연구로서 응용수학계에 많은 반향을 일으키고 있다.
예종철 교수는 "인공지능을 이용한 역문제에 대한 이론적인 연구가 수학계에서 인정받아 매우 기쁘고, 금곡학술상을 수상하게 되어 영광이다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
2022.11.29
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김정원 교수, 미국 광학회 석학회원으로 선출
우리 대학 기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 8일 미국광학회(Optica, 舊 Optical Society of America, OSA)의 석학회원(Fellow)으로 선출됐다.
미국광학회는 1916년 창설돼 현재 180여 개국 22,000명 이상의 회원을 보유한 광학 분야에서 세계 최대 규모와 권위를 가진 학회다.
김 교수는 `초저잡음 광주파수빗 광원들과 이를 활용한 대규모 타이밍 동기화 및 초고속 펄스비행센서'를 포함한 새로운 응용 분야들을 개척한 공로(for pioneering contributions to ultralow-noise optical frequency combs and their applications including large-scale timing synchronization and ultrafast time-of-flight sensors)를 인정받아 석학회원으로 선출됐다.
김 교수는 2009년 9월 우리 대학에 부임한 이래 매우 낮은 잡음을 가지는 광주파수빗 광원들을 연구해왔다. 2011년 100 아토초(1경 분의 1초)보다 작은 타이밍 지터를 가지는 광섬유 레이저를 세계 최초로 개발한 것을 비롯해 다양한 광섬유 및 마이크로공진기 기반 광원들의 잡음 현상을 연구해왔으며, 2016년 미국광학회에서 발간하는 `어드밴시스 인 옵틱스 앤 포토닉스(Advances in Optics and Photonics)' 誌에 게재한 초저잡음 광섬유 광주파수빗에 관한 초청논문은 2020년 웹 오브 사이언스(Web of Science)의 물리(physics) 분야 상위 1% 피인용 논문(Highly Cited Paper)으로 선정되기도 했다. 최근에는 이러한 초저잡음 광원들의 공학 응용에 집중해 초고속 초고분해능 펄스비행시간 센서(Nature Photonics 2020), 광주파수 안정화(Science Advances 2020), 초저잡음 전류펄스 생성(Nature Communications 2020), 초안정 마이크로파 생성(Nature Communications 2022) 등 다양한 연구성과를 내고 있다.
김 교수는 현재 미국광학회에서 발간하는 `옵틱스 레터스(Optics Letters)' 誌의 편집위원, 레이저 분야 최대 학회인 `레이저 및 전자광학 국제학술회의(Conference on Lasers and Electro-Optics, CLEO)'의 광계측 분과 프로그램 위원, 한국광학회 학술이사 등으로도 활동 중이다.
김정원 교수는 "그동안 같이 연구한 뛰어난 대학원생들과 훌륭한 동료 연구자들께 감사드린다ˮ라며 "앞으로도 광학 분야 발전을 위한 연구와 봉사분야에서 더욱 열심히 활동하겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
2022.11.25
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전기및전자공학부 원유집 교수, 한국정보과학회 2023년도 차기 회장에 당선
우리 대학 전기및전자공학부 원유집 교수가 지난 11월 4일에 종료된 한국정보과학회 차기회장 선거에서 2023년도 차기회장에 당선됐다. 원유집 교수는 2024년 1년동안 제 39대 정보과학회 회장으로 임무를 수행하게 된다. 원유집 교수는 운영체제, 특히 스토리지 시스템 분야에서 세계적인 권위자다.
한국정보과학회는 컴퓨터/소프트웨어 분야 명실상부한 국내 최고 권위의 학술단체다. 1973년에 창립됐으며 웹 회원을 포함 4만2천여 회원과 437개 특별/단체회원, 연 72회의 정기간행물 및 50여 회의 학술행사를 주관, 주최하고 있다.
2022.11.15
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기계공학과 박용화 교수 연구팀, 대한기계학회-LG전자 퓨처홈테크 챌린지 대상, 동상 수상
우리 대학 기계공학과 인간-기계 상호작용 연구실 (지도교수: 박용화) 정원호 연구원과 임대근 박사과정이 “제 1회 대한기계학회-LG전자 퓨처 홈 테크 챌린지 (KSME-LG Future Home Tech. Challenge)”에서 각각 대상과 동상을 수상했다. 본 수상은 대한기계학회와 LG전자가 공동으로 주관해, 미래기술사회의 혁신을 선도할 창의적이고 실용적인 아이디어를 공모했고 대한기계학회와 LG전자 사내 전문가가 심사했다.
대상을 수상한, 정원호 연구원은 가전 제품에 적용할 DX 관련 기술 내의 Prognostics & Diagnostics 기술로, 전력계통신호를 이용한 회전체 고장 진단 기술을 제안했다. (아이디어 제목: 전류 이미지화 기법을 이용한 회전체 고장진단 기법 개발). 해당 기술은 기존 값비싼 진동센서를 대체하고, 센서 설치에 대한 이슈를 해결하여, 다양한 회전체 작동조건에서도 운용될 수 있는 고장진단 기법으로서, 고장진단 기술의 현장 적용 문제점을 해결할 수 있다. 제안된 방법은 노이즈가 심하거나 다양한 작동조건으로 운용되는 모터뿐만 아니라, 에어컨 압축기, 공조기 등에도 공통적으로 적용할 수 있을 것이라 기대되어, 상용화 관점에서 높은 점수를 받았다.
동상을 수상한, 임대근 박사과정은 가전 제품에 적용할 DX 관련 기술 내의 CAE, VPD(가상제품설계) 관련 기술로, 드럼세탁기 상태진단 모델을 구현하기 위한, 전산역학 기반의 디지털트원 모델 기술을 제안했다 (아이디어 제목: 드럼세탁기 상태진단을 위한 인공지능 및 전산역학 기반의 디지털트윈 개발). 해당 디지털 트윈 기술은 다양한 인정시험 및 설계변경을 가상에서 수행하기 때문에 시제품 제작 및 테스트를 위한 직접경비와 설계변경에 필요한 인력들의 업무시간 단축과 같은 간접경비의 절감을 기대할 수 있다. 제안된 방법은 드럼 세탁기 상태진단 모델을 탑재함으로써 고객에게 상태정보를 제공하고, 사전에 고장 대비 및 이상부품 수급 및 수리일정과 관련된 스케줄링 서비스를 통하여 고객만족을 달성할 수 있다.
해당 시상을 위해, 2022년 대한기계학회 학술대회(개최지: ICC제주)에서 LG전자 오세기 부사장과 대한기계학회 이재종 회장이 시상식에 참여했다. 수상 혜택으로 정원호 연구원과 임대근 박사과정은 각각 500만원과 50만원의 상금, LG전자 H&A본부와의 산학연계 공동연구 그리고 LG전자 입사가산점 혜택이 부여된다.
링크: http://ksme-lg.ksme.or.kr/default.asp
2022.11.14
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차미영·문수복 교수, ACM 인터넷측정학회 테스트 오브 타임 어워드 수상
우리 대학 차미영·문수복 전산학부 교수가 지난 10월 프랑스 니스에서 열린 ACM 인터넷측정학회(Internet Measurement Conference)에서 '테스트 오브 타임 어워드(Test of Time Award)'를 수상했다.
이 상은 10년 이상 지속적인 영향력을 행사하는 논문에 수여하는 상이다. 인터넷측정학회에서는 올해 처음 제정됐으며, 차미영·문수복 교수가 초대 수상자로 선정됐다. 선정된 논문은 2007년 발표된 '세계 최대의 사용자 생성 콘텐츠 분석(영문명: I Tube, You Tube, Everybody Tubes: Analyzing the World’s Largest User Generated Content Video System)'이다. 유튜브(YouTube)와 다음(Daum) 등을 비롯한 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 시스템에 올라온 200만 개의 비디오 정보와 시청 통계 데이터를 수집해 분석한 논문이다. 이전까지는 영상들의 인기도 분포가 일명 80:20의 법칙으로 불리는 파레토(Pareto) 법칙*을 따르는 것으로 생각되어왔다. 그러나 이 연구를 통해 20%보다 더욱 집중된 상위 10%의 인기 동영상이 전체 조회 수의 80%를 차지하는 현상을 처음 확인했으며, 당시 최우수논문상(Best Paper Award)을 받았다. *파레토의 법칙(Pareto principle): 20%의 원인이 80%의 결과를 가져온다는 이론이와 함께, 유튜브와 같은 새로운 콘텐츠 시장이 전통적인 콘텐츠 시장과 어떻게 다른지를 인기도 하위 90%의 콘텐츠를 들어 설명했다. 비인기 콘텐츠는 인기도를 곡선으로 나타낸 분포도에서 불룩 솟아오른 상위 10% 콘텐츠의 뒤에 꼬리처럼 길게 늘어진다고 해서 소위 롱테일(long tail)이라 불린다. 연구팀은 사용자 생성 콘텐츠의 인기 분포가 초기에는 멱법칙(power-law)*을 따르지만, 시간이 지나며 플랫폼의 순위 알고리즘과 정보 필터링과 같은 요인으로 절단된 멱법칙(truncated power-law)로 변하는 과정을 실험으로 증명했다. *멱법칙(power-law): 한 수(數)가 다른 수의 거듭제곱으로 표현되는 두 수의 함수적 관계이를 통해, 롱테일에 속하는 콘텐츠라 할지라도 사용자에게 개별화된 알고리즘으로 추천할 경우 시청 조회 수를 현저히 늘릴 수 있다는 점을 실험적으로 제시했다. 이 논문은 발표 후 지난 15년간 비디오 콘텐츠의 캐싱*과 전송, 순위 알고리즘, 광고 노출을 비롯한 다양한 산업에 영향을 미쳤다. *캐싱(cashing): 데이터 복사본을 미리 저장해 두어 빠르게 전송하는 방법
현재까지 2,000번 이상 피인용 되어 인터넷측정학회 역사상 세 번째로 많이 피인용 된 연구로 기록됐다. 발표한 지 10년이 지난 후에도 600회 이상 피인용 되며 꾸준한 영향력을 발휘하고 있다. 차미영 교수는 "연구를 진행할 당시 유튜브는 서비스를 시작한 지 2년 남짓 된 신규 플랫폼으로 지금의 위상과는 매우 달랐다"라고 설명했다. 이어, 차 교수는 "'새로운 데이터를 수집해 분석하는 것 자체가 모험과도 같았던 논문이 오랜 기간 동료 연구자들에게 사랑받고 인용되는 연구가 되어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다.차 교수는 2007년 스페인 텔레포니카(Telefonica)에서 인턴십을 하며 공저자인 파블로 로드리게즈(Pablo Rodriguez) 디렉터, 지도교수인 문수복 교수와 함께 이 연구를 이끌었다. 현재 기초과학연구원(IBS) 데이터 사이언스 그룹 CI로 활약하고 있다. 당시 공저자로 참여한 곽해운, 안용열 연구원은 현재 싱가폴 경영대, 인디애나 주립대 교수로 각각 재직 중이다.
2022.11.10
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물리학과 이경진 교수, 美 물리학회 석학회원(Fellow) 선정
우리 대학 물리학과 이경진 교수가 최근 미국 물리학회(American Physical Society, APS) 2022년도 석학회원(Fellow)으로 선정됐다고 밝혔다. 석학회원은 미국 물리학회 전체 회원 (5만3000여명) 중 탁월한 학술 업적을 이룬 0.5% 이내의 석학급 회원들에게 주어진다.
2020년 우리 대학 석좌교수로 선정된 이 교수는 고체물리 스핀트로닉스 이론 분야에서 240여 편의 SCI 학술지 논문게재, 100여 회의 국내외 학회 초청 강연을 수행했다. 특히 전류에 의한 자화거동 원리를 규명하고 이를 산업적으로 응용하는데 이바지한 업적으로 석학회원으로 선정됐다.
국내 반도체기업에 의해 양산 중인 자성메모리(MRAM)의 핵심 구동원리인 스핀전류의 생성과 이에 의한 스핀토크의 원리를 규명하는 분야에 기여한이경진 교수는 이번 선정에 대해 “오랫동안 한 분야 연구에 집중해온 연구자로서 학문적 성취를 국제적으로 인정받았다는 점에서 개인적으로 영광으로 생각한다”며 “국내 연구자들이 세계적인 경쟁력을 갖고 있는 스핀트로닉스 분야에서 새로운 물리현상을 탐색하고, 또한 국내 반도체 산업의 한 부분을 차지하고 있는 MRAM 시장의 성장에 기여할 수 있는 연구를 지속할 것”이라고 말했다.
한편, 이경진 교수는 KAIST에서 물리학 학사, 재료공학/신소재공학 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원 선임연구원, 프랑스 CNRS/CEA 박사후연구원을 거쳐 2005년 고려대학교 신소재공학과에 부임, 2020년부터는 우리 대학 물리학과 교수로 재직 중이다.
2022.10.31
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기계공학과 정원호 연구원(지도교수 박용화), IEEE 산업전자공학회 학술대회 젊은 과학자 상 수상
우리 대학 기계공학과 인간-기계 상호작용 연구실(지도교수: 박용화) 정원호 연구원이 2022년 브뤼셀 (벨기에)에서 개최된 제48회 IEEE 산업전자공학회 학술대회(48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON 2022)에서 젊은 과학자 상(Young Professionals Award)을 수상했다.
본 젊은 과학자 상(Young Professionals Award)은 IEEE 산업전자공학회 학술대회에서 IECON 2022의 발표 논문(1,000여 편) 중 44인의 젊은 연구자를 선발했고, 현장 발표심사를 거쳐 우수자 5인을 선발했고, 그 중 정원호 연구원이 최우수자로 선정됐다. 상패와 함께 2,000 달러의 상금이 수여됐다.
수상에 핵심적인 평가가 되었던 논문은 전류신호를 이용하여 비접촉식으로 모터 권선 결함을 탐지하는 방법을 제안하는 내용이다. 본 논문은 전류 신호의 결함 특징을 추출하기 위해, 희소 사전 학습 기반 전류 이미지화(sparse dictionary learning)와 딥러닝을 활용한 모터 고장진단 기법을 개발했다. 제안된 이미지화 기법은 모터 작동 조건 (예: 부하조건, 모터 용량, 노이즈 등)에 상관 없이 하나의 지표로 고장 진단이 가능하고, 이미지화 기법을 통해 진단 근거를 구체화하면서 진단 정확도를 높이는 장점이 있다. 해당 연구는 기존 고가의 진동센서를 대신해, 비접촉식으로 측정하는 저가형 전류센서를 사용했고, 정상데이터 기반 학습 방법을 이용하여, 고장데이터 없이 고장 분류를 진행한다. 제안된 방법은 노이즈가 심하거나 다양한 작동조건으로 운용되는 모터를 보유하고 있는 현장에서, 비용성 및 효율성 측면에서 높은 활용이 있을 것이라 기대된다.
IEEE 산업전자공학회(Industrial Electronics Society)는 산업전자공학 분야에서 가장 역사가 깊고, 전세계 100개국이 넘는 나라로부터 10,000명 이상의 회원을 보유한 학술단체이며, 그 중 IECON 국제학회는 산업전자공학 분야의 최대 학술 행사다.
2022.10.25
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이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21
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김성용 교수, 10년 주기 해양 원격 탐사 국제학회 기조연설 맡아
우리 대학 기계공학과 김성용 교수가 1980년부터 10년 주기로 열리는 해양과학 분야의 권위있는 원격탐사 국제학회 `우주에서 관측한 바다(OCEANS FROM SPACE)'에서 한반도 주변 고해상도 해양관측 연구에 대한 높은 평가를 받아 기조연설 연사로 초청받았다고 21일 밝혔다. 김 교수는 오는 10월 26일 이탈리아 베니스에서 기조연설을 할 예정이다.
1964년 미국 우즈홀에서 `우주에서 관측한 해양학(Oceanography from Space)'라는 이름으로 처음 열린 본 학회는 1980년부터 매년 10년 주기로 이탈리아 베니스에서 `우주에서 관측한 바다(OCEANS FROM SPACE)'로 열리고 있으며 지난 10년간 해양 원격 탐사 연구 중 주요한 과학 및 기술 분야의 성취, 혁신 및 도전에 관한 내용을 주제로 해양 원격 탐사 커뮤니티의 리더들을 초청하고 공유하는 주요한 학회로서 해양 탐사에 진전을 가져온 새로운 기술과 활동 및 서비스 등을 프로그램으로 구성하고 있다. 2020년 예정됐으나 코로나19로 인해 2번 연기됐으며 2022년 10월 24일부터 28일까지 이탈리아 베니스 산마르코 스쿠올라 그란데(Scuola Grande di San Marco)에서 열릴 예정이다.
김 교수가 발표할 내용은 한반도 주변 고주파 레이더로 관측된 고해상도 표층 해수 유동장과 정지궤도 위성으로 관측된 고해상도 엽록소 농도장의 동시 관측 자료를 해양 난류 관점에서 이론과 실측자료의 비교 분석을 실시해 해양 아중규모(100km 미만 공간규모 및 매시간 이하 시간규모)의 해양 에너지가 전달되고 주입되는 시공간 규모와 기작을 세계 최초로 규명한 것을 담고 있다. 또한, 해양 난류의 실측자료를 기반해 아중규모에서 해양 난류의 이론을 검증하고 보완한 내용도 발표할 예정이다. 본 학회에서 한국인 해양학자 중에는 처음으로 기조연설 연사로 초청받았다.
해당 연구는 2018년 해양학 분야 최상위 저널인 `저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스(Journal of Geophysical Research-oceans)'에 출간됐고, 해당 논문은 2019년 해양수산부 해양수산과학기술대상 학술부문 우수상을 수상했다.
김 교수는 "고해상도 해양 난류의 시공간 원격 관측을 통해 해양 난류를 이해하고 기후변화에 영향을 줄 수 있는 대기-해양의 에너지 주입 및 전달에 관한 연구가 해양 원격 관측 커뮤니티에서 좋은 평가를 받아 감사하고 최근 연구비 지원을 통해 계속될 수 있어 감회가 새롭다ˮ고 소감을 전했다.
이번 연구는 한국연구재단 북서태평양 해양-육상-대기 탄소과제 및 해양수산과학기술진흥원의 AI기반 해양수색구조 의사결정 지원 시스템 개발과제를 통해 지속되고 있다.
논문 세부 정보: Lee, E. A. and S. Y. Kim, 2018: Regional variability and turbulent characteristics of the satellite-sensed submesoscale surface chlorophyll concentrations, J. Geophys. Res. Oceans 123(6), 4250 - 4279, doi:10.1002/2017JC013732
2022.10.21
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모발 이식에 적용가능한 생체친화적 접착제 개발
우리 대학 화학과 서명은 교수와 이해신 교수가 주도한 공동연구팀이 와인의 떫은맛 성분인 탄닌산(tannic acid)과 생체적합성 고분자를 섞어 생체친화적 접착제를 개발했다고 21일 밝혔다.
탄닌산은 폴리페놀의 일종으로 과일 껍질, 견과류, 카카오 등에 많이 들어 있다. 접착력과 코팅력이 강해 다른 물질과 빠르게 결합하기 때문에, 와인을 마시면 떫은맛을 느끼는 이유는 탄닌산이 혀에 붙기 때문이다. 물에 녹는 고분자와 탄닌산을 섞으면 마치 젤리와 같이 끈적이는 작은 액체 방울을 말하는 코아세르베이트(coacervate)가 가라앉는 경우가 생기는데, 몸에 쓸 수 있는 생체적합성 고분자를 사용하면 독성이 낮은 의료용 접착제로 응용할 수 있다. 그러나 코아세르베이트는 근본적으로 액체에 가까워 큰 힘을 버틸 수 없어 접착력을 향상하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 두 종류의 생체적합성 고분자를 조합해 구조를 설계함으로써 접착력을 높일 수 있는 방법을 찾아냈다. 폴리에틸렌글리콜(polyethylene glycol), 이하 PEG)과 폴리락틱산(polylactic acid, 이하 PLA)은 모두 미국식품의약국(FDA)에서 인체 사용을 허가받은 물질이다. 안약, 크림 등에 많이 사용되는 PEG가 물에 잘 녹는 반면, 젖산(lactic acid)에서 유래한 바이오플라스틱으로 잘 알려진 PLA는 물에 녹지 않는다. 이들을 서로 연결한 블록 공중합체(block copolymer)를 만들고 물에 넣으면, 물에 녹지 않는 PLA 블록이 뭉쳐 미셀(micelle)을 만들고 PEG 블록이 그 표면을 감싸게 된다. 미셀과 탄닌산이 섞여 만들어지는 코아세르베이트는 단단한 PLA 성분으로 인하여 고체처럼 거동하며, PEG 대비 천 배 넘게 향상된 탄성 계수(elastic modulus)를 보여 접착 시 훨씬 강한 힘도 버틸 수 있다.
연구팀은 나아가 마치 금속을 열처리하듯 온도를 올렸다 내리는 과정을 반복하면 물성이 백 배 이상 더욱 향상되는 것을 관찰했고, 이는 정렬된 미셀들과 탄닌산 사이의 상호작용이 점차 견고해지기 때문임을 알아냈다.
연구팀은 피부 자극이 적고 체내에서 잘 분해되는 소재 특성을 이용, 모발의 끝에 이 접착제를 발라 피부에 심는 동물실험을 통해 모발 이식용 접착제로서 응용 가능성을 보였다. 탄닌산을 비롯한 폴리페놀의 접착력과 저독성에 주목해 의료용 접착제, 지혈제, 갈변 샴푸 등 다양한 응용 분야를 개척해 온 KAIST 이해신 교수는 모낭을 옮겨심는 기존의 모발 이식 방식이 여러 번 시행하기 어려운 한계를 보완하는 새로운 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대했다.
우리 대학 화학과 서명은 교수 연구팀의 박종민 박사(現 한국화학연구원 선임연구원)와 이해신 교수 연구팀의 박은숙 박사가 공동 제1 저자로 연구를 주도하고 우리 대학 화학과 김형준 교수 연구팀과 생명화학공학과 최시영 교수 연구팀이 협업한 이번 연구 결과는 국제학술지 '미국화학회지 Au(JACS Au)'에 8월 22일 字로 온라인 게재됐다. (논문명 : Biodegradable Block Copolymer–Tannic Acid Glue)
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 보호연구사업과 선도연구센터지원사업(멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터), 산업통상자원부의 생분해성 바이오 플라스틱 제품화 및 실증사업, 한국화학연구원 기관고유사업의 지원을 받아 진행됐다.
2022.09.21
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